LeetCodeOJ——6. ZigZag Conversion

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

ZigZag Conversion

The string “PAYPALISHIRING” is written in a zigzag pattern on a given number of rows like this: (you may want to display this pattern in a fixed font for better legibility)

P A H N
A P L S I I G
Y I R
And then read line by line: “PAHNAPLSIIGYIR”
Write the code that will take a string and make this conversion given a number of rows:

string convert(string text, int nRows);
convert(“PAYPALISHIRING”, 3) should return “PAHNAPLSIIGYIR”.

解题思路:找规律的题,不多说。但说实话题目并没有写清楚,如果是5行,排列顺序是这样的
0 8
1 7 9 15
2 6 10 14
3 5 11 13
4 12
用这样的小例来计算出规律。
代码如下:

class Solution {
public:
    string convert(string s, int numRows) {
        vector<char> ve;
        int len=s.length();
        if (numRows==1){  //别忘了numRows==1时的特殊情况 
            return s;
        }
        for (int i = 0; i < numRows; i++){
             if(i==0){
                 for(int j=i;j<len;j+=2*numRows-2-i){
                     ve.push_back(s[j]);
                 }
             }else if(i==numRows-1){
                 for(int j=i;j<len;j+=numRows-1+i){
                     ve.push_back(s[j]);
                 }
             }else{
                 int k=1,j=i;
                 while(j<len){
                     ve.push_back(s[j]);
                     if(k%2==1){
                         j+=2*numRows-2*i-2;
                     }else{
                         j+=2*i;
                     }
                     k++;
                 }
             }
        }
        string res = "";
        for (int i = 0; i < ve.size(); i++){
            res += ve[i];
        }
        return res;
    }
};
【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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